在分布式计算网络中的零知识机器学习推理验证自动化 @inference_labs , @OpenGradient , @nesaorg 在分布式计算网络中，验证人工智能推理结果是否正确计算的问题具有与中央服务器环境不同的复杂约束。由于多个参与者在各自不同的硬件和软件环境中运行相同的模型，因此很难事先假设计算结果的可靠性。在这种背景下，零知识机器学习作为一种技术出现，能够加密证明特定输入通过固定模型以特定方式处理并生成特定输出。这种方法被评估为适合分布式环境，因为它可以在不公开计算过程的情况下验证执行的合法性。 然而，人工智能推理本质上包含不确定性。由于浮点运算的非结合性，即使是相同的运算，计算顺序或硬件实现也会导致微小的结果差异，而在使用并行运算的GPU环境中，这种差异更加明显。分布式网络涵盖了从消费级GPU到特殊加速器的各种设备，因此由于操作系统和驱动程序、内存结构、指令集的差异，计算偏差会累积。加密验证要求逐位匹配，因此这些环境差异可能直接导致验证失败。 为了解决这个问题，zkML系统将浮点运算量化为定点，并将神经网络运算转换为算术电路形式。像JSTprove、EZKL、RISC Zero这样的框架通过将卷积、矩阵乘法、激活函数等表示为约束条件的集合，使推理过程可证明。这个过程的电路复杂度会随着模型的深度和大小急剧增加，生成证明所需的时间和内存使用量也会非线性地增加。根据实际测量结果，针对整个模型的zkML证明的成本比重新计算相同推理高出数千倍到数万倍。 这种成本结构在设计分布式网络中的自动化推理验证时起着关键约束作用。如果质疑推理结果的成本高于生成证明的成本，那么验证就失去了经济意义。因此，实际系统采用选择性验证策略，而不是证明整个模型。Inference Labs的DSperse通过将模型分解为多个切片，仅对特别重要的部分进行电路化和证明，从而大大减少内存使用和证明成本。这种方法虽然没有提供对整个计算的完整证明，但有助于在成本与验证效率之间取得平衡。 自动化验证管道以这种选择性验证策略为前提构建。Inference Labs的JSTprove管道在将模型转换为定点后，将ONNX格式的图编译为算术电路，并通过基于GKR的证明系统生成证明。生成的证明可以在链上或链下进行验证，实际上在特定的分布式网络中定期处理多个证明。OpenGradient通过PIPE这一并行执行结构同时处理多个推理请求，并允许根据请求选择zkML、可信执行环境或无验证执行中的一种。通过这种方式，验证成本不会直接成为区块生成或整体吞吐量的瓶颈。 Nesa采取将验证自动化与计算保护相结合的方法。它使用加密状态下将输入数据分散到多个节点，并以加密片段的形式进行推理，然后汇总结果。在此过程中，节点选择和角色分配通过可验证的随机数和阈值密码技术进行调整，并通过承诺和公开阶段的程序抑制不当行为。这种方法不仅保证了推理结果的完整性，还同时保证了输入和模型参数的机密性。 将zkML基础的验证集成到分布式计算网络中，执行和验证的角色分离变得明确。OpenGradient的并行化策略使得可以同时处理多个推理，同时单独管理验证过程，而Nesa的协调层负责节点间的角色分配和激励。Inference Labs的证明层负责加密验证实际计算是否正确执行。随着各层的分离，自动化验证的实现不再是单一技术，而是多个组件的结合。 激励结构也是自动化的核心要素。Nesa通过质押和承诺公开结构引导参与节点诚实行为，而Inference Labs则根据证明生成能力和准确度分配奖励。OpenGradient的数字双胞胎基础服务将验证过的推理结果的访问权转化为经济价值。这种结构旨在在没有中央管理者的情况下保持一定程度的信任。 尽管如此，自动化的zkML推理验证仍然存在明显的局限性。生成错误结果的成本与证明正确结果的成本之间的不对称性留下了攻击的可能性。电路转换过程中的错误、证明生成延迟、节点间的共谋、硬件错误导致的计算偏差等，当前技术无法完全消除。系统通过复制执行、声誉和经济制裁来缓解这些风险，但根本上无法消除。 总之，在分布式计算网络中的零知识机器学习推理验证自动化是确保计算可靠性的加密尝试，展示了明确的技术成就。同时，它也揭示了高证明成本、环境约束和经济不对称性等结构性局限。目前的做法通过结合选择性证明、并行执行、加密计算和激励设计，实现了实质性的自动化，这被评估为将人工智能推理的可验证性带入现实范围的案例。 $NESA